其实日常使用Cursor，我很少写Rules，但这次在进行APP开发时，因为要面对太多未知的情况，所以思考了这个问题，其实这是 Prompt Engineering 的核心实践之一。
结论先行：
是否需要写更多的 Rules： 是的，在很多情况下，除了基本的“规范”（如输出格式、角色扮演），明确的“Rules”（规则/约束）是非常必要的，甚至是提升 Prompt 效果的关键。
Rules 真的能起到作用吗： 是的，Rules 通常能起到显著作用，但其有效性取决于 Rules 的质量、AI 模型的能力、以及 Rules 与 Prompt 其他部分的协同情况。
「我们给AI定规则时，其实在暴露自己的恐惧」
"禁止负面评价"背后是对话失控的焦虑，
"必须引用数据"折射对不确定性的抗拒——
每一条AI规则都是人类认知的镜子，
照见我们如何用秩序驯服未知。
下面详细阐述：
为什么除了“规范”还需要“Rules”？
我们常在在 Prompt 中提到的“规范”，例如角色（Role）、指示（Instruction）、输出格式（Output Format）等，它们本身也是一种广义上的规则，为 AI 的行为设定了框架。但我们通常所说的“Rules”指的是更具体、更细致的约束和指令，它们的目的在于：
提高输出的精确度和可控性：
避免不期望的内容： 例如，“不要包含任何关于XX的负面评价”，“生成的内容必须是原创的，不能直接复制粘贴网络文本”。
强调特定要素： 例如，“必须在回答中引用至少三个数据来源”，“答案的开头必须以一个提问开始”。
限定范围和深度： 例如，“讨论范围仅限于XX领域，不要涉及YY领域”，“解释的深度应适合高中生理解，避免使用过于专业的术语”。
引导 AI 的“思考”方式和行为模式：
步骤化指令： 虽然 Prompt 结构中有“步骤”，但 Rules 可以进一步细化每一步的要求，例如，“在进行第二步之前，必须先确认第一步的用户反馈”。
安全与合规： 例如，“禁止生成任何形式的歧视性言论或违法内容”，“在提供医疗建议时，必须声明‘仅供参考，不能替代专业医生诊断’”。
强制逻辑或风格： 例如，“所有提出的观点都必须有论据支撑”，“全文保持客观中立的语气，避免使用感叹号”。
弥补模型固有偏见或不足：
有时 AI 模型可能有一些固有的倾向（例如，过于冗长、过于乐观、或在某些话题上信息不足），Rules 可以帮助纠正这些倾向。
Rules 如何起作用（以及为什么有时可能效果不佳）？
起作用的机制：
明确的指令信号： 对 AI 来说，清晰的 Rules 就像是更强的信号，引导其在巨大的可能性空间中向期望的方向收敛。
降低模糊性： 减少 AI “猜”用户意图的成分，使其行为更可预测。
激活特定知识和能力： 某些 Rules 可能会促使模型调用其训练数据中与该规则相关的特定知识或模仿特定行为模式。
可能效果不佳或需要注意的情况：
规则的质量：
模糊不清或有歧义的规则： AI 可能无法正确理解，甚至曲解。例如，“写得好一点”就不是一个好的规则。
相互矛盾的规则： 如果规则之间存在冲突，AI 可能会混乱，导致输出质量下降或完全忽略某些规则。
过于复杂或过多的规则： 超出模型当前理解和处理能力的复杂规则堆砌，可能会让模型“不堪重负”，反而忽略核心任务。
模型的能力限制：
并非所有模型对 Rules 的遵循能力都一样强。 一些先进的大模型对复杂指令的理解和执行能力更强。
某些类型的 Rules 可能难以被严格执行， 例如要求模型“有创造力但又完全符合所有细节约束”。
Rules 与 Prompt 其他部分的协同：
Rules 需要与 Prompt 的核心任务、角色定义、上下文信息等协同工作。如果 Rules 与整体目标不符，效果可能适得其反。
示例（Examples）的重要性： 对于复杂的 Rules，提供一两个符合规则的示例，往往比单纯用文字描述规则更有效。AI 可以从示例中学习并推广。
“规则的字面意义” vs “规则的精神”：
AI 有时会严格按照字面意义执行规则，即使这在特定情境下显得不自然或不合理。设计 Rules 时需要考虑到这一点，尽量让规则的字面意义和期望的精神一致。
如何有效使用 Rules？
清晰简洁： 用简单、直接、无歧义的语言表达。
具体明确： 避免泛泛而谈。
优先关键： 先确保最重要的几条规则被清晰传达。
正面指令为主： “你应该做什么”通常比“你不应该做什么”更容易被 AI 理解和执行，但负面约束在特定场景下也非常重要。
迭代测试： 逐步添加和调整规则，观察 AI 的反应，不断优化。
结合示例： 如上所述，示例是强化规则理解的强大工具。
考虑必要性： 不要为了加规则而加规则。如果一个简单的 Prompt 已经能很好地完成任务，就不需要过多复杂的 Rules。
总结：
在 Prompt 中建立“规范”是基础，而添加具体、清晰的“Rules”则是进阶操作，它能显著提升 Prompt 的效果和输出质量的稳定性。Rules 确实能起到作用，但需要精心设计、清晰表达，并结合模型的特性进行迭代优化。它们是 Prompt Engineer 工具箱中非常重要的一环，善用 Rules 能让你更好地驾驭 AI。
